論文の概要: Exploring Recommendation Capabilities of GPT-4V(ision): A Preliminary Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04199v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 18:39:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 14:20:06.839346
• Title: Exploring Recommendation Capabilities of GPT-4V(ision): A Preliminary Case Study
• Title（参考訳）: GPT-4V(ision)の勧告能力の探索 : 予備的検討
• Authors: Peilin Zhou, Meng Cao, You-Liang Huang, Qichen Ye, Peiyan Zhang, Junling Liu, Yueqi Xie, Yining Hua and Jaeboum Kim
• Abstract要約: 本報告では,OpenAI が最近リリースした LMM である GPT-4V(ison) のレコメンデーション能力について予備的検討を行う。 提案手法では,複数の領域にまたがる定性的なテストサンプルを用いて,推薦シナリオにおけるGPT-4Vの応答の質を評価する。 また,GPT-4Vを推奨用として使用する場合,同様の入力が与えられた場合に同様の反応を示す傾向など,いくつかの制限が指摘されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.17177931611486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) have demonstrated impressive performance across various vision and language tasks, yet their potential applications in recommendation tasks with visual assistance remain unexplored. To bridge this gap, we present a preliminary case study investigating the recommendation capabilities of GPT-4V(ison), a recently released LMM by OpenAI. We construct a series of qualitative test samples spanning multiple domains and employ these samples to assess the quality of GPT-4V's responses within recommendation scenarios. Evaluation results on these test samples prove that GPT-4V has remarkable zero-shot recommendation abilities across diverse domains, thanks to its robust visual-text comprehension capabilities and extensive general knowledge. However, we have also identified some limitations in using GPT-4V for recommendations, including a tendency to provide similar responses when given similar inputs. This report concludes with an in-depth discussion of the challenges and research opportunities associated with utilizing GPT-4V in recommendation scenarios. Our objective is to explore the potential of extending LMMs from vision and language tasks to recommendation tasks. We hope to inspire further research into next-generation multimodal generative recommendation models, which can enhance user experiences by offering greater diversity and interactivity. All images and prompts used in this report will be accessible at https://github.com/PALIN2018/Evaluate_GPT-4V_Rec.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(lmms)は、様々なビジョンや言語タスクで印象的なパフォーマンスを示しているが、視覚補助を伴うレコメンデーションタスクの潜在的な応用は未検討のままである。 このギャップを埋めるために,OpenAI が最近リリースした LMM である GPT-4V(ison) の推奨機能について予備的検討を行った。 我々は,複数のドメインにまたがる質的テストサンプルを構築し,これらのサンプルを用いてgpt-4vの応答をレコメンデーションシナリオで評価する。 これらの検査結果から, GPT-4Vは, 多様な領域にまたがって, 頑健な視覚テキスト理解能力と広範な一般知識により, 優れたゼロショットレコメンデーション能力を有することが示された。 しかし,GPT-4Vをレコメンデーションに使用する際の制限もいくつか指摘されている。 本報告はgpt-4vをレコメンデーションシナリオで利用する際の課題と研究機会について詳細に論じた。 我々の目標は、視覚や言語タスクからレコメンデーションタスクまでLMMを拡張する可能性を探ることである。 我々は,多様性と対話性を高め,ユーザエクスペリエンスを向上させる次世代のマルチモーダル生成レコメンデーションモデルについて,さらなる研究を希望する。 このレポートで使用されるすべてのイメージとプロンプトは、https://github.com/PALIN2018/Evaluate_GPT-4V_Recで参照できる。

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